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求《Delphi下深入Windows核心编程》电子版及源码
IID
2003-07-10 03:15:44
发我EMail:langyaci@sina.com
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求《Delphi下深入Windows核心编程》电子版及源码
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2003-08-01
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: qiulinlouye(秋林落叶)
收分了~~~~`````````````````````
qiulinlouye
2003-07-30
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楼上的兄弟,嫂子,哈哈…,女朋友去年分手现在还没找呢,哪来的嫂子,要不你给我介绍一个吧!带宽可能是其它同事在下载啊,我这是台是服务器,其它同事要通过我这台上网!
IID
2003-07-29
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: qiulinlouye(秋林落叶)
嫂子这么快就走了?现在正在下载中,但是分还是过一阵再给你,也让那些需要的兄弟们分点肉吃
IID
2003-07-29
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: qiulinlouye(秋林落叶)
老哥呀,你的网站怎么登不上去呀?是不是嫂子来了,把带宽全占了呀
qiulinlouye
2003-07-28
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请要这东东的兄弟到excellent.vicp.net/data.rar去下载,文件有20多M,不能用email发,我想发,可没法啊,
兄弟自己辛苦点了
还有我的电脑只有晚上8到12点有开,有不便实在对不起啊
qiulinlouye
2003-07-28
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兄弟,今天的锐翔http://www.oray.net是不是被黑了,还是在升级啊,我的个人网站用的是他们的花生壳啊,今天晚上怎么也上不去,555555555555555~~~~~~~~~~~
这可是个好东东啊,也是个很有前途的公司(我认为)。
今天不能下载了,对不起
fangfang6478
2003-07-28
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兄弟给我一份吧
fangfang3475@sohu.com
qiulinlouye
2003-07-27
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^^
冰点,同样爱delphi不用这样说啦,哈
uoyevoli
2003-07-24
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ftp://61.129.70.192/datanew/2003071712382917779.rar
用户名和密码是什么?
xybh97102
2003-07-24
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感谢 qiulinlouye(秋林落叶) 兄弟,其实我也在找这个东西,呵呵,再一次的多谢了
qiulinlouye
2003-07-24
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: zheker(阿哲) 兄弟可以file太大了发不出去
wzs5201208
2003-07-23
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zheker
2003-07-23
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偶也想要的撒
e-mail:hakeregg@vip.sina.com
qiulinlouye
2003-07-22
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如果还没法弄到的话,给我email:bigbob@21cn.com
纯冰糖
2003-07-21
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ftp://61.129.70.192/datanew/2003071712382917779.rar
playicq上有
yckxzjj
2003-07-21
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谢谢楼上兄弟!我去下载看看.
qiulinlouye
2003-07-21
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是晚上8到12点
qiulinlouye
2003-07-21
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我有源码,我在主页上做了个url,要的话下吧。不过,呵呵…我这台服务器只在晚上8:00到12:00开,down不到,不要骂我啊
excellent.vicp.net/data.rar
Eastunfail
2003-07-21
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我找到了。呵呵~~不过在偶的电脑里面. 23MB啊~~~~~~
zeymc
2003-07-21
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多重复数群的到标准模型.pdf
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【水下机器人建模】基于QLearning自适应强化学习PID控制器在AUV中的应用研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)中的应用,通过Matlab代码实现了对水下机器人的动力学建模与运动控制。重点探讨了将强化学习算法QLearning与传统PID控制相结合的方法,以提升AUV在复杂、时变及非线性水下环境中的自适应控制能力。文中系统分析了AUV的运动学与动力学特性,阐述了传统PID参数整定面临的挑战,并提出采用QLearning算法在线动态优化PID控制器的比例、积分和微分参数,从而实现对系统误差、响应速度、超调量等性能指标的综合优化。通过Matlab仿真实验验证了该复合控制策略在轨迹跟踪精度、抗外部干扰能力和系统鲁棒性方面的显著优势,充分展示了强化学习在智能水下装备自主控制领域的可行性和应用潜力。; 适合人群:具备自动控制理论基础、强化学习基础知识及Matlab
编程
能力的研究生、科研人员和自动化、海洋工程、机器人等相关领域的技术研发人员。; 使用场景及目标:①用于水下机器人、无人潜航器等智能移动装备的高精度运动控制系统设计与开发;②开展强化学习与经典控制理论融合创新的教学案例与科学研究;③解决传统固定参数PID控制器在面对模型不确定性和环境扰动时适应性差、控制性能下降的关键问题。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注QLearning算法中状态空间、动作空间的设计逻辑以及奖励函数的构建原则,
深入
理解其在参数寻优过程中的作用机制,并可通过调整环境参数和初始条件来测试算法的鲁棒性与泛化能力。
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